作为表征地表植被特性的一个重要参数，叶面积指数(LAI)，是影响地表辐射传输、物质能量平衡的重要植被生物物理学参数，同时也是连接植被光合作用、呼吸作用等微观生物地球化学过程的重要参数。由于陆地下表面强烈的不均匀性，正确描述地表植被的冠层结构，以及物理、生物地球化学过程，是正确描述地表辐射特征、以及陆-气相互作用的基础和前提。直接观测是目前认为可以获得LAI最精确的方法，但是短期内还无法实现LAI在区域乃至全球范围内的统一台站观测；随着生物地球化学模块的应用和发展，越来越多的陆面模式能模拟出LAI等植被参数的动态演变，但模拟结果严重依赖于陆面过程模式的模块和参数化过程，以及模拟的初始条件等因素。陆面数据同化，利用滤波/变分方法将模型和观测融合在一起，同时结合陆面过程的动力框架进行约束，达到对目的状态量的最优估计，并实现资料的时空尺度扩展。现存的很多卫星遥感数据都可以提供时空连续的区域/全球分布的LAI，并且经过了严格的质量评估和校验，这为数据同化改善陆面模型中生物地球化学模块的模拟能力提供了数据基础。
本文拟利用美国大气研究中心（NCAR）开发的公用陆面模式（CLM4）和数据同化研究平台（DART），将卫星遥感观测的全球LAI数据（GLASS LAI）同化到CLM4的碳-氮循环模块（CLM4-CN）中，并在同化的基础上进一步分析LAI的改变在全球尺度和区域尺度上对地表能量、水分平衡、植被-大气相互作用以及气候变化产生的影响。
鉴于模型的初始条件分布为集合同化提供了初始误差，其发散程度对同化的进行和同化结果都会产生很大的影响，本论文首先对模型进行了单个大气数据和集合大气数据分别驱动CLM4-CN的模型初始化过程，以获得相应的初始条件集合。结果表明，在热带低纬度的森林覆盖地区、及草地、农田下垫面，集合模式足够发散，而在北方常绿针叶林和温带落叶阔叶灌木下垫面，集合模式的离散度则相对偏小；另外，模式模拟LAI的发散程度在植被的生长季明显优于非生长季。
为了找到有效的同化方案，本文设计了三组对比实验，分别为：①没有进行同化的控制实验（CTL实验）、②在同化的过程中不进行碳-氮约束的NO-CN实验，和③在同化过程中进行碳-氮约束的C-N实验。结果显示，未进行同化时，CLM4-CN模拟的LAI系统性高估了全球的LAI分布，且在低纬度地区尤其明显，最大偏差甚至超过5 m²/m²。在同化过程中没有进行碳-氮约束时，同化效果并不明显；而在启动了碳-氮循环模块之后，同化的LAI值与观测的偏差明显降低，且在低纬度的偏差能够控制在±1 m²/m²。由此可见植被动态物理约束过程（C-N循环）的加入对同化过程具有很好的约束和修正作用。
作为数据同化研究平台，DART可以同时提供各种集合同化算法为研究所用，因此本文分别对集合调整卡尔曼滤波（EAKF）、集合卡尔曼滤波（EnKF）、卡尔曼滤波（KF）和粒子滤波（PF）这四种同化算法进行了对比分析，结果表明，集合同化（EAKF、EnKF）的结果优于单个变量数目的同化算法（KF）；另外，由于模型模拟的LAI系统偏高于观测，PF法在迭代的过程中逐步减小了LAI观测的权重，也就是降低了观测值对同化过程中后验概率的计算贡献。由于EAKF在每一步都对增益矩阵的更新进行了调整，使其在不低估分析误差协方差的前提下对观测场产生尽量小的扰动，所以，确定在用EAKF方法同化的过程中，同时考虑C-N模块的约束，才是最优的同化方案。
在挑选出最优同化方案方法的基础上，本文对模型输出LAI的能力进行了评估，结果得到：同化不仅能够很好地模拟出LAI的空间分布，也能够改进不同纬度区域平均LAI的年变化（23°S以南除外）。另外，本文还挑选出C-N实验和CTL实验LAI偏差最大且覆盖典型植被类型的8个子区域作为主要研究区，具体如下：同化后LAI显著减小的区域分别为非洲中部、亚马逊东部、欧亚大陆南部、中国东北、和欧洲西部，主要覆盖下垫面为常绿/落叶阔叶林、混合森林；LAI显著增加的区域分别为欧亚中部、北美西部、和澳大利亚西部地区，主要覆盖下垫面是开放式灌木丛和草地。
在挑选出最优同化方案的基础上，利用单向耦合的方法分析了2002年北半球夏季 LAI对地表状态量、陆-气相互交换通量的影响。结果得到，LAI在全球范围内的减小，会导致地表2m气温增高，且在欧亚大陆西部地区达到最高（1.6℃），其次是亚马逊东部和非洲中部，偏差分别为1.1℃和1.0℃；区域LAI的升高会造成当地2m气温的降低，其中影响最大的地区为美国西部，偏差达-0.5℃，而在澳大利亚西部，LAI的改变对2m气温的影响最小；地表净长波辐射的变化特征与2m气温一致。除了亚马逊东部地区，LAI减小的区域，表层土壤湿度增大，反之亦成立；这可能是由于亚马逊东部地区的土壤湿度受地表径流等因素的影响更大。值得说明的是，在低纬等LAI改变最大的区域，并不是地表状态量和陆-气通量改变最明显的区域，这主要与该区域的覆盖植被类型和气候平均态有关。
利用LAI同化结果，本文还分别对比分析了在陆-气耦合、海-气-陆-冰耦合情况下LAI改变对地表状态量、物质能量平衡、以及气象条件的影响，以分析植被变化对天气的反馈过程。结果表明，在耦合了大气和陆面模式的情况下，同化后的LAI不仅改善了模型对低纬度2m气温的模拟能力，还能改善对高纬度2m气温的模拟能力，模拟偏差从-5℃-4℃减小到-3℃-2℃。耦合了大气的陆面模型同时能够改善在非洲中部、东南亚群岛、亚马逊北部、阿拉伯半岛和澳大利亚西部地区对降水的预报能力。另外，加入了海-冰耦合的模型，在热带地区对LAI改变造成的地表温度、降水等特征量变化的影响有所削减，却加强了中高纬度地区LAI改变对区域气候的影响。
由于本文积分时间短，对海气耦合以及海气陆冰耦合结论的分析还处在比较初级的阶段；另外，对LAI导致的气候变化的机理解释还有待于进一步验证。
 

叶面积指数,数据同化,陆气相互作用；,碳氮循环